基于多态蚁群优化算法的认知无线电动态频谱接入策略

为尽可能提高系统的网络收益及网络资源的利用率,针对原有蚁群算法搜索时间长、收敛速度慢及信息素单一等问题,提出一种基于时间效率的多态蚁群优化算法,借助信息素的增强型积累,为蚁群算法中蚂蚁的行动提供依据,并将其运用到认知无线电动态频谱接入中.以最大网络公平性和网络收益总和作为目标函数的仿真试验表明:改进后的算法能显著地提高系统的网络效益,保证系统的公平性,与此同时,节省了认知用户的搜索时间,使认知用户能更快速地接入可用信道,改进后的算法在加快收敛速度的同时,使得系统吞吐量也显著增加,提升了系统的整体性能.     

基于混沌二进制粒子群算法的认知无线电频谱分配策略

为了解决认知无线电网络中以最大化网络效益为准则的频谱分配难问题,提出一种基于混沌二进制粒子群算法的动态时变频谱分配策略。在该策略中,针对二进制粒子群算法收敛速度慢且后期粒子搜索具有单一性的缺陷,引入混沌映射对初始种群和每代粒子位置进行遍历优化,以提高粒子的全局寻优性能,搭建降维频谱分配数学模型,降低算法计算繁杂度,减少时间开销。实验结果证明,所提算法收敛速率快,可获得较高的网络收益。